基于机器视觉的三七叶片病斑识别  

作　　者：罗匡男 彭琳[1] 齐伟恒 

机构地区：[1]云南农业大学云南省高校农业信息化重点实验室,云南昆明650201

出　　处：《江苏农业科学》2017年第24期209-212,共4页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：云南省科技创新强省计划(编号:2014AB026);云南高原特色农业产业物联网示范工程建设项目(编号:2014AB026);云南省科技创新强省计划:国家农村信息化示范省省级综合信息资源中心建设项目(编号:2014AB017);国家自然科学基金(编号:31260292)

摘　　要：黑斑病和圆斑病是三七发病率较高的2种病,传统的识别方法是通过人工来进行的,该识别方法效率低并且需要依赖有经验的工作人员,因此不能大规模推广。利用图像识别技术来进行病害的分类,并运用投影主要边缘分布(projected prcipal-edge distribution,简称PPED)算法结合机器学习中的聚类算法k-means++进行图像特征提取。该方法具有速度快、识别率高等优点,能够协助农耕人员进行有效的三七病害识别。

关 键 词：三七 病斑识别 特征提取 聚类算法 机器视觉 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]